当分布中有异常值时，我应该如何使用 `mean` 函数？

如何解决当分布中有异常值时，我应该如何使用 `mean` 函数？

对于一个项目，我每次都需要得到一个平均值，这意味着我然后用它来将它与 null hypothesis H0. 下的分布进行比较但是有时一些值（很少）很多大于所有其他值，因此如果我使用基本算术平均值，这些值将 greatly impact 为最终平均值。

这是一个例子

在这里，如果我做一个算术平均数，我会得到大约 90，而实际上我们可以看到轴上的绝大多数值都在 50 左右。

您知道在这种情况下会使用的平均值吗？

解决方法

1.使用中位数

median(x)

中位数是一个汇总统计数据，不会被异常值“抛出”。

2.使用修剪平均值

mean(x,trim = .05)

修剪平均值是所有值的平均值最高和最低 n% 除外，其中 n 是您选择的值。上面的代码将返回 x 中每个值的平均值，除了最高的 5% 和最低的 5%。

无论你做什么，都要确保你的报告是透明的。